算法设计与分析(第3版)

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王晓东 著
图书标签:
  • 算法
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  • 编程
  • 理论计算机科学
  • 计算复杂度
  • 递归
  • 分治法
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出版社: 清华大学出版社
ISBN:9787302348641
版次:3
商品编码:12045912
包装:平装
丛书名: 21世纪大学本科计算机专业系列教材 ,
开本:16开
出版时间:2014-02-01
用纸:胶版纸
正文语种:中文

具体描述

编辑推荐

配套习题:

内容简介

  为了适应培养我国21世纪计算机各类人才的需要,结合我国高等学校教育工作的现状,立足培养学生能跟上国际计算机科学技术的发展水平,新教学内容和教学方法,提高教学质量,《算法设计与分析(第3版)》以算法设计策略为知识单元,系统地介绍计算机算法的设计方法与分析技巧,以期为计算机科学与技术学科的学生提供广泛而坚实的计算机算法基础知识。
  另有配套的《算法设计与分析习题解答(第3版)》,对《算法设计与分析(第3版)》的全部习题做了详尽的解答。
  《算法设计与分析习题解答(第3版)》内容丰富,观点新颖,理论联系实际。不仅可用作高等学校计算机专业本科生和研究生学习计算机算法设计的教材,而且也适合广大工程技术人员和自学读者学习参考。

目录

第1章 算法引论
1.1 算法与程序
1.2 表达算法的抽象机制
1.3 描述算法
1.4 算法复杂性分析
小结
习题

第2章 递归与分治策略
2.1 递归的概念
2.2 分治法的基本思想
2.3 二分搜索技术
2.4 大整数的乘法
2.5 Strassen矩阵乘法
2.6 棋盘覆盖
2.7 合并排序
2.8 快速排序
2.9 线性时间选择
2.10 最接近点对问题
2.11 循环赛日程表
小结
习题

第3章 动态规划
3.1 矩阵连乘问题
3.2 动态规划算法的基本要素
3.3 最长公共子序列
3.4 凸多边形最优三角剖分
3.5 多边形游戏
3.6 图像压缩
3.7 电路布线
3.8 流水作业调度
3.9 0|1背包问题
3.10 最优二叉搜索树
小结
习题

第4章 贪心算法
4.1 活动安排问题
4.2 贪心算法的基本要素
4.2.1 贪心选择性质
4.2.2 最优子结构性质
4.2.3 贪心算法与动态规划算法的差异
4.3 最优装载
4.4 哈夫曼编码
4.4.1 前缀码
4.4.2 构造哈夫曼编码
4.4.3 哈夫曼算法的正确性
4.5 单源最短路径
4.5.1 算法基本思想
4.5.2 算法的正确性和计算复杂性
4.6 最小生成树
4.6.1 最小生成树性质
4.6.2 Prim算法
4.6.3 Kruskal算法
4.7 多机调度问题
4.8 贪心算法的理论基础
4.8.1 拟阵
4.8.2 带权拟阵的贪心算法
4.8.3 任务时间表问题
小结
习题

第5章 回溯法
5.1 回溯法的算法框架
5.1.1 问题的解空间
5.1.2 回溯法的基本思想
5.1.3 递归回溯
5.1.4 迭代回溯
5.1.5 子集树与排列树
5.2 装载问题
5.3 批处理作业调度
5.4 符号三角形问题
5.5 n后问题
5.6 0-1背包问题
5.7 最大团问题
5.8 图的m着色问题
5.9 旅行售货员问题
5.10 圆排列问题
5.11 电路板排列问题
5.12 连续邮资问题
5.13 回溯法的效率分析
小结
习题

第6章 分支限界法
6.1 分支限界法的基本思想
6.2 单源最短路径问题
6.3 装载问题
6.4 布线问题
6.5 0-1背包问题
6.6 最大团问题
6.7 旅行售货员问题
6.8 电路板排列问题
6.9 批处理作业调度
小结
习题

第7章 概率算法
7.1 随机数
7.2 数值概率算法
7.2.1 用随机投点法计算鹬?
7.2.2 计算定积分
7.2.3 解非线性方程组
7.3 舍伍德算法
7.3.1 线性时间选择算法
7.3.2 跳跃表
7.4 拉斯维加斯算法
7.4.1 n后问题
7.4.2 整数因子分解
7.5 蒙特卡罗算法
7.5.1 蒙特卡罗算法的基本思想
7.5.2 主元素问题
7.5.3 素数测试
小结
习题

第8章 NP完全性理论
8.1 计算模型
8.1.1 随机存取机
8.1.2 随机存取存储程序机
8.1.3 RAM模型的变形与简化
8.1.4 图灵机
8.1.5 图灵机模型与RAM模型的关系
8.1.6 问题变换与计算复杂性归约
8.2 P类与NP类问题
8.2.1 非确定性图灵机
8.2.2 P类与NP类语言
8.2.3 多项式时间验证
8.3 NP完全问题
8.3.1 多项式时间变换
8.3.2 Cook定理
8.4 一些典型的NP完全问题
8.4.1 合取范式的可满足性问题
8.4.2 3元合取范式的可满足性问题
8.4.3 团问题
8.4.4 顶点覆盖问题
8.4.5 子集和问题
8.4.6 哈密顿回路问题
8.4.7 旅行售货员问题
小结
习题

第9章 近似算法
9.1 近似算法的性能
9.2 顶点覆盖问题的近似算法
9.3 旅行售货员问题近似算法
9.3.1 具有三角不等式性质的旅行售货员问题
9.3.2 一般的旅行售货员问题
9.4 集合覆盖问题的近似算法
9.5 子集和问题的近似算法
9.5.1 子集和问题的指数时间算法
9.5.2 子集和问题的完全多项式时间近似格式
小结
习题

第10章 算法优化策略
10.1 算法设计策略的比较与选择
10.1.1 最大子段和问题的简单算法
10.1.2 最大子段和问题的分治算法
10.1.3 最大子段和问题的动态规划算法
10.1.4 最大子段和问题与动态规划算法的推广
10.2 动态规划加速原理
10.2.1 货物储运问题
10.2.2 算法及其优化
10.3 问题的算法特征
10.3.1 贪心策略
10.3.2 对贪心策略的改进
10.3.3 算法三部曲
10.3.4 算法实现
10.3.5 算法复杂性
10.4 优化数据结构
10.4.1 带权区间最短路问题
10.4.2 算法设计思想
10.4.3 算法实现方案
10.4.4 并查集
10.4.5 可并优先队列
10.5 优化搜索策略
小结
习题

第11章 在线算法设计
11.1 在线算法设计的基本概念
11.2 页调度问题
11.3 势函数分析
11.4 k服务问题
11.4.1 竞争比的下界
11.4.2 平衡算法
11.4.3 对称移动算法
11.5 Steiner树问题
11.6 在线任务调度
11.7 负载平衡
小结
习题
词汇索引
参考文献
《代码的艺术:从底层到高层,探寻软件世界的无限可能》 目录 第一部分:基础的基石——构建高效的数字世界 第一章:数字的语言:二进制与逻辑电路的奥秘 0和1的宇宙:理解计算机的本质 逻辑门:构成一切计算的积木 从简单门到复杂电路:如何实现信息的存储与处理 布尔代数:形式化逻辑推理的强大工具 第二章:数据的形态:结构与组织的艺术 数据类型:整数、浮点数、字符与布尔值的深层含义 数据结构:数组、链表、栈、队列的诞生与应用 树与图:描述复杂关系的高级模型 哈希表:实现快速查找的巧妙设计 数据抽象:隐藏细节,聚焦功能 第三章:指令的脉络:处理器的工作原理 指令集架构(ISA):计算机与程序员的约定 CPU的核心:寄存器、算术逻辑单元(ALU)与控制单元 指令的执行周期:取指、译码、执行、访存、写回 内存层次结构:缓存、主存与存储的协同工作 流水线技术:提升处理器效率的关键 第二部分:程序的灵魂——让代码焕发生机 第四章:流程的韵律:控制结构与条件执行 顺序执行:最基本的程序流 分支:if-else、switch-case的逻辑判断 循环:for、while、do-while的重复力量 递归:自我引用的优雅之道 非线性控制流:goto与异常处理 第五章:函数的力量:模块化与代码复用 函数定义与调用:程序的“搭积木” 参数传递:值传递与引用传递的差异 作用域与生命周期:变量的可访问性与存在时间 函数签名与重载:清晰的接口与灵活的调用 闭包:携带状态的函数 第六章:面向对象的思维:封装、继承与多态 类与对象:现实世界的抽象与建模 封装:隐藏内部实现,暴露接口 继承:代码的传承与扩展 多态:不同对象对同一消息的不同响应 设计模式:解决常见软件设计问题的经验总结 第七章:并发与并行:同时处理多项任务 进程与线程:独立的执行单元与共享资源的执行流 同步机制:互斥锁、信号量的守护 死锁:并发世界中最棘手的难题 并行计算:利用多核处理器的力量 异步编程:提升响应速度的艺术 第三部分:优化的哲学——让程序飞起来 第八章:时间的艺术:度量与优化算法 时间复杂度:大O记法,衡量算法的增长趋势 常数因子与低阶项:精确的时间分析 迭代与递归的效率比较 算法的渐进分析: asymptotic analysis 性能剖析:找出程序的瓶颈 第九章:空间的智慧:内存的利用与优化 空间复杂度:衡量算法所需的内存资源 动态内存分配:malloc、free的精妙与陷阱 内存泄漏:无声无息的吞噬者 缓存友好性:如何让数据在CPU缓存中快速传递 位运算:在二进制层面节省空间与提升速度 第十章:搜索的艺术:遍历与查找的策略 线性搜索:最简单的查找方式 二分搜索:在有序数据中闪电般的速度 广度优先搜索(BFS):逐层探索的奥秘 深度优先搜索(DFS):深入探索的路径 A搜索:结合启发式信息的智能路径寻找 第十一章:排序的智慧:重组数据的力量 冒泡排序:简单但效率低下的入门 选择排序与插入排序:在比较中逐步有序 快速排序:分而治之的王者 归并排序:稳定且高效的合并策略 堆排序:利用堆结构实现高效排序 桶排序与基数排序:非比较排序的奇效 第十二章:图论的魅力:连接与路径的探索 图的表示:邻接矩阵与邻接表 最小生成树:连接所有节点的最小成本 最短路径:从起点到终点的最佳路线 拓扑排序:有向无环图中任务的先后顺序 强连通分量:图的“整体性”分析 第十三章:动态规划:解决重叠子问题与最优解 核心思想:将大问题分解为小问题,并存储子问题的解 状态定义:如何描述问题的局部最优解 递推关系:从子问题解推导出大问题解 记忆化搜索(Memoization)与自底向上(Tabulation):两种实现方式 经典问题:斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列 第四部分:软件工程的实践——将代码转化为产品 第十四章:构建的艺术:编译、链接与运行 编译器:将高级语言翻译成机器语言 预处理器:处理宏定义与条件编译 汇编器:将汇编代码转换为机器码 链接器:合并多个目标文件,解决符号引用 加载器:将可执行文件载入内存并运行 第十五章:调试的艺术:捕捉与修复错误 调试器的使用:断点、单步执行、观察变量 日志记录:追溯程序运行轨迹 单元测试:自动化验证代码片段的正确性 集成测试:验证不同模块协同工作的正确性 回归测试:确保修改没有引入新的错误 第十六章:版本控制:协作与历史的记录 Git:分布式版本控制系统的王者 提交、分支、合并:理解版本控制的核心操作 代码审查:多人协作提升代码质量 持续集成(CI)与持续部署(CD):自动化构建、测试与部署 第十七章:代码质量与可维护性:编写清晰、易读的代码 命名规范:清晰、一致的命名 代码注释:解释“为什么”而不是“是什么” 代码重构:在不改变外部行为的情况下改进内部结构 SOLID原则:面向对象设计的五个基本原则 KISS与DRY原则:保持简单与避免重复 第十八章:系统设计的思考:构建可扩展、可靠的软件 CAP定理:分布式系统中的一致性、可用性与分区容忍性权衡 微服务架构:将大型系统拆分成小型、独立的服务 数据库设计:关系型数据库与NoSQL数据库的选择 缓存策略:减少数据库压力,提升访问速度 负载均衡:将流量分散到多个服务器 前言 在这个瞬息万变的数字时代,代码已不再仅仅是指令的堆砌,它更是思想的载体,是解决问题的工具,是连接现实与虚拟世界的桥梁。从操控硬件的底层逻辑,到构建复杂系统的宏伟蓝图,每一行代码都蕴含着智慧的结晶。本书旨在引领读者深入探索软件世界的奥秘,从最基础的数字语言,到构建高效程序的艺术,再到优化性能的哲学,最终走向构建高质量、可维护的软件系统。 我们相信,理解代码的本质,掌握有效的编程技巧,并运用科学的设计思想,是每个渴望在技术领域有所建树的人所必备的能力。本书并非专注于某一门特定的编程语言,而是聚焦于那些跨越语言界限、普适于所有编程实践的核心概念与方法。我们将一起学习如何用更优雅、更高效的方式来表达我们的想法,如何让程序在有限的资源下发挥出最大的潜力,以及如何设计出能够应对未来挑战的健壮系统。 本书的内容将从最底层、最基础的数字逻辑和数据结构开始,逐步深入到程序的控制流、模块化设计,再到面向对象的思维方式,以及并发与并行处理的挑战。我们不会止步于理论的讲解,更会通过深入的分析和生动的示例,帮助读者理解这些概念的实际应用。 随后,我们将重点探讨“优化”这个在软件开发中永恒的主题。时间与空间的效率是衡量一个程序优劣的关键指标。我们将学习如何精确地度量算法的性能,并掌握各种经典的优化技术,包括但不限于高效的搜索、排序算法,以及图论和动态规划等解决复杂问题的强大工具。这些工具不仅能帮助我们写出更快的程序,更能培养我们解决问题时的深度思考能力。 最后,本书将目光投向软件工程的实践层面。编写出能够运行的代码只是第一步,将其转化为稳定、可靠、易于维护的软件产品,是更具挑战性的任务。我们将讨论如何有效地构建、调试、版本控制,如何编写高质量的代码,以及如何在系统设计的层面做出明智的决策。从编译链接的原理,到自动化测试与部署,再到应对分布式系统挑战的设计模式,本书将为读者提供一个全面的视角,帮助他们成为一名优秀的软件工程师。 本书的读者对象广泛,无论你是初学者,希望建立扎实的编程基础;还是有一定经验的开发者,希望深化对算法和系统设计的理解;亦或是对计算机科学的底层原理充满好奇的学习者,都能从中受益。我们希望通过这本书,点燃你对代码的热情,让你在编写每一行代码时,都能感受到“代码的艺术”所带来的成就感。 让我们一同踏上这场探索代码世界的奇妙旅程吧!

用户评价

评分

这本《算法设计与分析(第3版)》简直是把我从算法的黑暗深渊里拯救出来的灯塔!之前学算法,感觉像是走在迷宫里,到处都是死胡同,理论看一遍就忘,代码写出来就报错。这本书的讲解方式简直是神来之笔,它不是那种枯燥地罗列公式和定理的教科书,而是像一位经验丰富的向导,一步步带着你解开算法的奥秘。 从最基础的排序算法讲起,作者就用非常生动形象的比喻,比如“洗牌”来解释快速排序,让我一下子就抓住了核心思想。然后,它并没有止步于此,而是深入到各种动态规划、图论算法、贪心算法等高级主题。最让我惊喜的是,每一章都配有大量的实际应用案例,让我看到这些算法是如何在现实世界中解决复杂问题的,比如推荐系统、路径规划等等。这不仅仅是理论知识的学习,更是技能的提升。 书中对算法复杂度的分析也特别清晰,不是那种让人头晕目眩的数学推导,而是通过直观的图示和循序渐进的解释,让我彻底理解了时间复杂度和空间复杂度的概念,以及如何权衡它们。而且,每章后面的习题也很有挑战性,但又不会让人感到绝望,总能引导你思考,找到解决问题的思路。我甚至把书中一些关键的算法伪代码都整理到了自己的笔记里,经常翻看,感觉自己的算法功底真的提升了好几个档次。

评分

从我个人学习的经历来看,《算法设计与分析(第3版)》这本书为我打开了通往算法世界的大门,让我不再望而却步。 它的叙述方式非常有条理,逻辑性极强。作者总是能将复杂的问题分解成一个个小模块,然后逐一讲解,让人感觉很有掌控感。即使遇到一些相对难以理解的算法,我也不会感到焦虑,因为我知道,后面的章节会继续深入,或者提供不同的视角来帮助我理解。 书中对于算法的图示,简直是“神来之笔”。很多抽象的概念,通过简洁明了的图示,瞬间变得直观易懂。我甚至把一些关键的图都画在了自己的笔记本上,作为学习笔记的一部分。 最重要的是,这本书不仅仅是理论知识的堆砌,它还非常注重算法的“应用”。书中大量的案例分析,让我看到了算法在实际工程中的威力,这极大地激发了我进一步学习和探索的动力。我感觉自己不再是孤立地学习算法,而是正在掌握一门解决问题的强大工具。

评分

这本书绝对是计算机科学领域的一本“宝藏”。作为一名对算法研究充满好奇的爱好者,我在这本书中找到了太多让我惊喜的“干货”。 作者在讲解各种算法时,并没有拘泥于单一的视角,而是会从不同的角度去剖析算法的精髓,比如从数学模型、数据结构、乃至信息论的角度去阐述。这种多维度的讲解方式,极大地丰富了我对算法的理解层次。 让我印象深刻的是,书中在介绍一些经典算法时,会追溯其历史渊源和发展脉络,这让我不仅仅是了解“是什么”,更能理解“为什么”是这样设计的。这种历史的维度,让算法的学习过程变得更加有趣和深刻。 我特别赞赏书中对于“设计”和“分析”这两个关键词的侧重。它不仅仅是告诉我们有哪些算法,更重要的是教会我们如何去“设计”新的算法,以及如何去“分析”算法的效率和正确性。这是一种思维模式的培养,远比死记硬背算法要宝贵得多。

评分

老实说,当初拿到《算法设计与分析(第3版)》这本书时,我并没有抱太大的期望,毕竟算法这个话题对于初学者来说,往往充满了挑战和挫败感。但是,这本书完全颠覆了我的认知。 它给我的感觉更像是一位循循善诱的良师益友,用一种非常友好的方式来引导我理解那些看似晦涩难懂的算法概念。书中的语言风格并不生硬,反而充满了启发性,很多时候,我会在阅读过程中恍然大悟。 我尤其喜欢它在讲解一些复杂算法时,会先从一个简单的模型入手,逐步引入更复杂的细节,避免了直接抛出大量概念的生硬感。这种“化繁为简”的处理方式,让我在学习过程中倍感轻松,也更容易消化和吸收。 书中对于算法的分析,不仅仅停留在理论层面,还辅以了大量的代码示例,虽然这些代码不是直接拿来就能用的“拿来主义”,但它们为我理解算法的实现提供了非常重要的参考。我常常会一边看书,一边在IDE中敲打这些代码,验证书中的讲解,这种动手实践的乐趣,是单纯阅读无法比拟的。

评分

我一直认为,要真正掌握一门技术,理解其背后的原理至关重要。而《算法设计与分析(第3版)》恰恰做到了这一点。它没有像很多速成教程那样,仅仅教你如何调用现成的库函数,而是从根本上剖析了各种经典算法的设计思想和演进过程。 这本书的结构安排非常合理,从基础概念的铺垫,到各种算法的详细讲解,再到高级主题的探讨,层层递进,逻辑清晰。我特别欣赏作者在讲解过程中,对于不同算法的优劣势、适用场景的对比分析,这让我能够根据实际需求,选择最合适的算法。 印象最深刻的是关于图算法的部分,作者不仅详细介绍了Dijkstra、Floyd-Warshall等最短路径算法,还巧妙地将它们与实际问题结合,比如城市交通网络的最优路径规划,让我对算法的应用有了更深刻的认识。此外,书中对于 NP-hard 问题的讲解,也让我对计算复杂性有了初步的理解,拓宽了我的技术视野。

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不错的书不错的书不错的书不错的书不错的书

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算法覆盖全面,用例经典。

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运速很快,教科书着急用

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这种书看着是很枯燥的,得有耐心,生活让你慢慢磨

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不错不错不错不错不错不错

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商品很棒,送货速度很快,京东OK

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很不错的书值得拥有

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很好,发货很快,书也很好,满意,好评!哈哈哈

评分

学校要求买的,不过书的手感不错

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